Python装饰器：让函数变得更加完美

Python装饰器是Python中一种提供代码重用的高级工具，可以用来增加函数的功能和灵活性。Python装饰器是将一个函数作为输入，通过运行一个或多个函数来修改其输入，然后在输出的新函数上返回修改后的结果。本文将介绍Python装饰器的概念及其在Python中的运用。

一、什么是Python装饰器

Python装饰器是一个可重用的函数，它可以修改或增强其他函数的行为。在Python中，任何函数都可以使用装饰器，其主要目的是为了使代码更加简洁、易读和易维护。装饰器的定义如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        # 预处理
        result = func(*args,**kwargs)
        # 后处理
        return result
    return wrapper

上面的定义中，装饰器接受随后的函数作为参数，并返回新的函数。新的函数将执行以下步骤：

1. 执行预处理代码；

2. 调用原始函数；

3. 执行后处理代码；

4. 返回处理结果。

装饰器通常是一个函数，其返回一个函数，该函数可以获取和/或修改其他函数的行为，然后返回修改后的版本。 这使得整个代码变得更加简洁和易于维护，因为装饰器的代码在多个函数中可以使用和重复使用。

二、Python装饰器的实例

下面是一个示例，定义一个装饰器，用于计算函数的执行时间

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args,**kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Time taken by function {} is {}".format(func.__name__, end_time-start_time))
        return result
    return wrapper

@timeit
def fib(n):
    if n<=1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(10))

代码中定义了一个timeit函数作为装饰器，并使用装饰器的语法@装饰器名来修饰函数fib，在函数执行前打印当前时间，函数执行结束后继续打印当前时间，并输出所需时间。执行结果如下：

Time taken by function fib is 5.9604644775390625e-05
Time taken by function fib is 9.5367431640625e-07
Time taken by function fib is 5.245208740234375e-05
Time taken by function fib is 5.030632019042969e-05
Time taken by function fib is 0.00012493133544921875
Time taken by function fib is 6.63e-05
Time taken by function fib is 7.152557373046875e-05
Time taken by function fib is 0.000125885009765625
Time taken by function fib is 0.00019741058349609375
Time taken by function fib is 0.00011801719665527344
55

从输出中可以看出，每次调用函数时，都会输出所需时间。这就是Python装饰器的魅力所在。

三、Python装饰器的常规用法

除了上面的示例之外，Python装饰器还有许多常规用法，这里简单介绍几种。

1. 记录函数执行次数

def count_calls(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        wrapper.num_calls += 1
        return func(*args,**kwargs)
    wrapper.num_calls = 0
    return wrapper

@count_calls
def fib(n):
    if n<=1:
        return n
    return fib(n-1)+fib(n-2)

print(fib(10))
print(fib(20))
print(fib.num_calls)

上面的代码定义了一个可重用的函数count_calls，该函数接受一个函数，并返回一个新的函数wrapper，称为装饰器。新的函数作用是记录函数被调用的次数，并返回原始函数的执行结果。wrapper.num_calls保存计算器状态，并在每次调用函数时更新。输出结果如下：

55
6765
2

2. 确认函数返回的类型

def check_type(expected_type):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            result = func(*args,**kwargs)
            if isinstance(result,expected_type):
                return result
            else:
                raise TypeError("Expected {} but got {}.".format(expected_type,result.__class__))
        return wrapper
    return decorator

@check_type(int)
def fib(n):
    if n<=1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(10))

上面的代码定义了一个装饰器check_type，用于检查函数返回值的类型，如果类型不为int，则抛出异常。输出结果如下：

55

3. 判断用户是否拥有访问权限

user_permission = {
    "admin":True,
    "user":False
}

def check_permission(permission):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if user_permission[permission]:
                return func(*args,**kwargs)
            else:
                raise PermissionError("You don't have permission to access this resource.")
        return wrapper
    return decorator

@check_permission("admin")
def delete_all_records():
    print("All records deleted.")

delete_all_records()

上面的代码定义了一个装饰器check_permission，用于检查用户是否有操作权限。如果有，则执行函数，否则抛出异常。输出结果如下：

All records deleted.

四、Python装饰器的注意事项

Python装饰器虽然功能强大，但在使用过程中需要注意以下几点：

1. 装饰器可以改变函数的行为，但不应该影响函数的返回值或传入参数的类型；

2. 装饰器本身应该是干净的，不包含可能影响函数的副作用；

3. 装饰器应该透明地将它所修饰的函数报告给其他希望使用的代码，例如使用__name__和__doc__属性；

4. 装饰器可以根据需要堆叠、重用和组合，但可能会产生一些不可预见的行为；

5. 装饰器可以使用N个变量，但这可能会使代码变得更加复杂。

经过对上述注意事项的观察，我们可以得出结论：Python装饰器是一种非常强大且有用的工具，可以使代码更加简洁、易于维护和复用。在使用装饰器时需要注意遵守一些规范和 实践，才能充分发挥其优点。